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AI 제품 전략 수립 방법

 (thevccorner.com)
21P by neo 20시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • OpenAI의 Product Lead인 Miqdad Jaffer가 AI 제품 전략을 4단계 프레임워크로 정리한 글
  • AI 제품은 단순히 기능 추가가 아닌, 전략적 설계 없이는 생존할 수 없는 환경에 놓여 있음
  • 비용 구조, 경쟁 심화, 투자자 기대치 때문에 SaaS와는 전혀 다른 경제 모델이 필요함
  • 성공 기업은 데이터·유통·신뢰라는 세 가지 핵심 누적형 해자(Moat) 를 기반으로 차별화를 구축함
  • 이를 위한 4D 프레임워크(방향, 차별화, 설계, 배포) 와 2P(가격, 포지셔닝) 를 제시
  • 결국 AI 스타트업의 성패는 기술이 아니라 경제성·방어력·신뢰를 통합한 전략 실행 여부에 달려 있음
  • 기술 발전의 흐름마다 두 가지 유형의 창업자가 존재함
    • 과대광고(Hype) 를 타고 성장하다가 비용 부담에 짓눌려 무너지는 창업자
    • 같은 파도를 지속 가능한 해자(Moat,모트) 로 전환해 10년 이상 시장을 지배하는 창업자
  • AI 역시 예외가 아니며, 오히려 전략적 실수에 대한 대가가 훨씬 더 크고 빠름
  • SaaS나 모바일에서는 늦게 따라가도 생존이 가능했지만, AI는 전략 부재를 용서하지 않는 시장임
    • Chegg: AI 대응이 늦어 기업가치 90% 하락, 학생들이 ChatGPT로 이동하는 동안 후행적으로 반응해 시장에서 혹독한 대가를 치름
    • Jasper: 한때 AI 글쓰기 대표 기업으로 $125M 투자·$1.2B 밸류를 받았지만, 실질적 Moat 부재와 SaaS식 가격 모델 vs 폭증하는 추론비용 불일치로 사용자 이탈, 가격 인하, 그리고 시장 주도권 상실을 경험함
    • Duolingo: AI를 사용자 경험 중심이 아닌 강제적·추출적 방식으로 통합해 AI 튜터 출시와 인력 감축을 단행, 그 결과 수십만 사용자 이탈과 300,000 팔로워 상실로 평판 타격을 입음
  • 이들 사례는 단발적 실수가 아니라, AI를 사후적으로 붙이거나 경제성을 고려하지 않은 접근이 얼마나 위험한지를 보여줌
  • 수많은 기업이 AI를 사후적으로 덧붙이거나 단순한 기능 수준으로 출시해 경제성 무시·차별화 실패로 무너짐
  • 시장은 두 번째 기회를 주지 않으며, 지연된 대응은 돌이킬 수 없는 손실로 이어짐
  • “나중에 해도 된다”는 전략은 AI 환경에서 즉시 치명적인 리스크로 작동함

  • AI에서는 시간이 압축됨

    • 채택 주기: 연 단위가 아닌 분기 단위로 단축됨
    • 범용화 속도: 몇 달이 아니라 몇 주 단위로 발생해 기능 중심 우위는 빠르게 무의미해짐
    • 투자자·사용자·시장은 주저함을 가혹하게 처벌하며, 이는 즉각적으로 밸류에이션·채택률·평판에 반영됨
  • 이어지는 내용은 창업자들이 단순히 생존을 넘어 시장을 지배하기 위한 전략적 기초를 제공하는 AI Product Strategy 101로 연결됨
  • 요약하자면, AI에서는 전략이 곧 성패를 가르는 핵심 요인이며, 기능만으로는 성공할 수 없음

"그냥 AI만 추가하면 된다"는 환상

  • 현재 대부분의 피치덱 첫 장에는 “AI-powered”라는 문구가 붙어 있어 투자자와 고객의 주목을 끌지만, 이는 실질적 신뢰성을 담보하지 않음
  • AI 자체는 해자(Moat)가 아님, 누구나 GPT-4o, Claude, Llama, Mistral 같은 모델에 접근할 수 있어 진입 장벽이 사실상 0에 가까움
  • 단순히 OpenAI API를 불러와 UI를 덧씌운 구조는 기업이 아니라 하룻밤 사이 복제 가능한 값비싼 데모에 불과함
  • 승자와 패자를 가르는 핵심은 경쟁사가 내일 똑같은 모델에 접근했을 때 어떻게 차별화할 것인지에 대한 답을 가지고 있느냐는 것임
  • 만약 그 답이 단순히 “우리는 더 빨리 만들겠다”라면, 이미 게임에서 패배한 것이나 다름없음

왜 AI가 전략없는 창업자들을 망가뜨리는가

  • AI가 가혹한 이유는 SaaS와 달리 비용·경쟁·투자 환경이 훨씬 더 빠르고 직접적으로 창업자를 압박하기 때문임
    • 1. 비용 구조: SaaS는 구축 후 사용자당 한계 비용이 0에 수렴하지만, AI는 모든 쿼리·생성·추론마다 토큰·GPU·호스팅 비용이 발생해 전략이 없으면 수익보다 비용이 더 빠르게 증가함
    • 2. 즉각적 범용화: SaaS 기능은 복제까지 수년이 걸리지만, AI는 몇 주 만에 클론이 등장하며, 방어 수단은 데이터·신뢰·유통 같은 모트뿐임
    • 3. 과대광고와 경쟁: 새로운 AI 기능이 나오면 Product Hunt에 수백 개의 클론이 출현하며, 일부는 전략 없는 기업의 시장을 잠식함
    • 4. 투자자의 성숙: 2021년에는 단순히 피치덱에 “AI”만 적어도 투자가 가능했으나, 2025년에는 VC가 GPT-5 출시 이후 방어 전략·추론 비용 관리 방안을 묻고, 답변이 없으면 투자는 성사되지 않음
  • 따라서 AI는 화려한 데모를 만드는 것이 아니라, AI를 중심으로 시스템을 설계하는 것이 핵심임
    • 사용량이 10배 증가했을 때 수익성 유지 방안
    • 모델이 더 싸지고 강력해질 때 고객 유지 전략
    • 유통 채널을 복리 효과로 전환하는 방식
    • 환각·프라이버시 문제 속에서도 신뢰 구축 방법
  • 이 차이가 곧 죽는 기업과 시장을 지배하는 기업을 갈라놓음
  • 단순히 AI를 붙이는 것이 아니라, 확장·방어·복리 구조를 갖춘 전략으로 설계한 창업자만이 승리함
  • 특히 AI 시장은 어느 기술 물결보다 승자와 패자의 격차가 빠르게 벌어짐
    • 비용 폭등 시 해결 유예 기간은 수년이 아닌 수개월
    • 범용화 발생 시 대응 유예 기간은 분기가 아닌 수주
  • 결론적으로 AI 제품 전략은 선택이 아니라, 초고속 성장과 붕괴를 가르는 유일한 생존 장치임

AI 경제학: 스타트업들의 새로운 단위 경제학(Unit Economics)

  • SaaS의 기본 공식은 단순했음
    • 한 번 제품을 구축하면
    • 사용자를 확보하고
    • 사용자당 한계 비용은 거의 0에 가까우며
    • 신규 고객이 늘어날수록 이익이 기하급수적으로 증가함
  • 이 구조 덕분에 SaaS 기업은 70~80%의 높은 마진을 유지했고, 월 $29 구독 모델만으로도 수십억 달러 규모의 거대 기업을 탄생시킬 수 있었음
  • 그러나 AI는 SaaS의 규칙을 따르지 않음
  • AI에서는 한계 비용이 고집스럽게 실제로 존재하며, 사용자·쿼리·추론이 늘어날수록 비용이 함께 증가하는 구조임

  • 왜 한계 비용(Marginal Costs)이 AI와 SaaS에서 다르게 작동하는가

    • AI에서의 모든 쿼리는 비용이 수반되는 요청임
      • 예: ChatGPT 쿼리 한 건은 모델에 따라 수센트에서 수십 센트까지 비용이 발생함
      • 이를 수백만 사용자 단위로 확장하면, 무료 티어 운영만으로도 매달 수백만 달러가 소모될 수 있음
    • SaaS에서는 규모가 커질수록 비용이 낮아지지만, AI에서는 효율성을 제품 설계에 반영하지 않으면 규모 확장이 오히려 비용 증가로 이어짐
    • 냉혹한 현실은 추론 비용이 새로운 AWS 요금 청구서라는 점이며, 초기 스타트업들이 클라우드 비용으로 무너졌듯 현재 AI 스타트업들은 통제 불가능한 토큰 비용으로 출혈을 겪고 있음

  • 사례 연구: Perplexity vs Midjourney vs ChatGPT

    • Perplexity: 모든 쿼리를 GPT에 직접 전달하는 대신 검색+LLM 하이브리드 레이어를 도입해 토큰 사용량을 대폭 절감함
      • 결과적으로 비용 절감, 빠른 응답, 인용 추가를 통한 UX 개선을 동시에 달성함
    • Midjourney: Discord 기반 커뮤니티 확산에 성공했지만, 내부적으로는 GPU 비용 폭증 문제가 존재했음
      • 이미지 한 장당 막대한 연산비가 발생해 무료 사용자는 지속 불가능했고, 이에 따라 공격적인 유료 플랜을 조기에 도입함
    • ChatGPT: 2개월 만에 1억 명 사용자를 확보했으나, OpenAI의 연산 예산을 거의 초과할 뻔함
      • “ChatGPT Plus” 요금제($20/월)는 단순한 수익화가 아니라 비용 억제 장치로 도입된 것임
  • 명확한 패턴은, 확장 단계까지 살아남는 창업자들은 처음부터 단위 경제학을 설계해 두었다는 점임

토큰 비용과 API 의존의 숨겨진 함정

  • 많은 초기 AI 스타트업은 단순한 API 래퍼(wrapper) 로, OpenAI·Anthropic 같은 파운데이션 모델에 100% 의존함
  • 프로토타입 수준에서는 괜찮지만, 실제 기업으로 성장하려 할 때는 치명적인 구조적 위험을 내포함
    • 1. 가격 통제 불가: OpenAI가 API 가격을 올리면, 곧바로 마진 붕괴로 이어짐
    • 2. 성능 통제 불가: 모델의 지연(latency)·다운타임이 발생하면 서비스 전체가 마비됨
    • 3. 차별화 통제 불가: 동일 API를 누구나 쓸 수 있다면, 경쟁자가 주말 사이에 전체 제품을 복제할 수 있음
  • 따라서 API-first AI 제품은 빠르게 소멸할 수밖에 없으며, 이는 단순히 데모를 회사라고 착각하는 것과 다름없음

사용량이 10배 확대될 때 비용을 모델링하는 방법

  • 간단한 가정 실험을 통해 AI 서비스의 비용 구조 함정을 확인할 수 있음

  • 기본 시나리오

    • 요금: 사용자당 월 $29 부과
    • 평균 사용량: 월 500쿼리
    • 쿼리당 비용: $0.002
    • 사용자당 추론 비용: 월 $1.00
    • 총 마진: 약 97% 로 매우 건강해 보임

  • 규모 확장 시

    • 사용자 수: 1,000명 → 100,000명
    • 쿼리 수: 50만 → 5천만/월
    • 비용: $100K/월 → $10M/년
    • 이 시점에서 AWS 클라우드 요금조차 작아 보일 정도로 추론 비용이 압도적임

  • 함정과 대응책

    • 소규모(1,000명)에서는 마진이 양호하지만, 대규모(100,000명)에서는 급격히 붕괴함
    • 이를 막기 위한 전략:
      • 지능적 배치·캐싱: 동일 출력은 반복적으로 재생성하지 않음
      • 모델 라우팅: 단순 작업은 저렴한 모델로, 복잡 작업만 고성능 모델 사용
      • 독자적 인프라 구축: 특정 도메인에 특화된 소규모 모델을 학습해 더 저렴하게 운영

AI 수익성의 진짜 수학

  • 현재 대부분의 AI 스타트업은 실질적으로 수익을 내지 못하고 있음
  • 겉보기에는 성장 중처럼 보여도, 실제로는 VC 자금으로 사용자 채택을 보조하면서 경제성을 무시하는 상황임

  • 승자들의 세 가지 차별화 전략

    • 1. 전략적 가격 설계
      • 무료 티어는 단순 미끼 역할
      • 빠르게 유료 플랜을 도입하고, 사용량 기반 요금제로 비용과 수익을 정렬
      • 사례: Midjourney가 무료 이미지 생성을 차단한 것은 수학적 비용 구조가 무너졌기 때문임
    • 2. 비용 곡선을 제품 설계에 반영
      • Perplexity: 검색+LLM 구조로 토큰 사용량 절감 → 비용 절약을 Moat화
      • Grammarly: 점진적 미세 조정(fine-tuning) 으로 교정 비용을 시간이 갈수록 절감
      • Canva: AI 기능을 핵심이 아닌 보조적 요소로 배치해 비용 부담 최소화
    • 3. 의존성 다변화
      • 여러 모델 제공자(OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral)에 라우팅 분산
      • 가능하다면 도메인 특화 모델을 자체적으로 학습해 저비용 운영
      • 규모가 커지면 인프라 소유로 전환해 비용 통제력 확보

  • 단위 경제학을 무시할 경우

    • 성장과 성공을 혼동하며, 규모가 커질수록 더 많은 적자를 초래
    • 결국 마진이 음수로 전환되며 투자자 인내심이 바닥나게 됨

  • 단위 경제학을 처음부터 설계할 경우

    • 사용량이 증가할수록 캐싱·라우팅·인프라 효율화로 비용은 감소
    • 경쟁자는 비용 구조상 가격 경쟁에서 따라올 수 없음
    • 성장은 단순한 과대광고가 아니라 실질적 Moat로 누적(compound) 됨
  • 이는 곧 데모에 불과한 기업과 10년을 정의하는 기업을 가르는 핵심 차이임

AI 제품 전략을 위한 4D 프레임워크: The 4D Framework for AI Product Strategy

  • AI 기업이 실패하는 이유는 아이디어의 부족이 아니라 전략 부재 때문임
  • 구체적으로는 확장·범용화·비용 압박을 견디지 못하는 전략이 문제임
  • 저자는 AI 기업을 직접 구축·확장·엑싯한 경험과 수많은 창업자의 성공·실패 사례를 관찰하며, 모든 제품 결정을 검증하기 위한 4D 프레임워크를 고안함
  • 이는 생존 지도(survival map) 와 같은 것으로, 이 렌즈 없이 회사를 운영한다는 것은 눈을 가린 채 경영하는 것과 같음
  • 본 문서에서는 기본적인 4D 프레임워크를 소개하며, 코호트 과정에서는 구체적 사례와 함께 심화 버전을 다룸

  • 4D 프레임워크의 네 가지 요소

    • 1. Direction (방향) → 시간이 지날수록 누적(compound)되는 Moat 선택
    • 2. Differentiation (차별화) → 기능이 범용화될 때에도 살아남을 수 있는 방어 전략
    • 3. Design (설계) → 사용자 채택과 비용 효율성을 균형 있게 고려한 제품 아키텍처 구축
    • 4. Deployment (배포) → 손익계산서(P&L)를 망치지 않고 확장 가능한 운영 체계

1. 방향: 실제로 누적(compound)되는 해자 선택하기

  • AI 기능은 일시적이지만, Moat는 영구적임
  • GPT-5 위에 얇은 래퍼를 얹는 것은 누구나 내일 바로 따라할 수 있지만, 시장은 이런 방식에 보상을 주지 않음
  • 시장이 평가하는 것은 사용자가 늘어날수록 제품이 점점 더 강해지는 구조를 갖추었는지 여부임
  • 따라서 Direction은 창업자가 어떤 누적형 모트(compounding moat) 에 집중하고 방어할지를 의도적으로 선택하는 문제임

  • (a) 데이터 모트: Data Moat

    • AI에서 가장 지속적이고 방어적인 모트는 독점적 데이터임
    • 제품이 사용될 때마다 고유하고 구조화된 데이터를 축적할 수 있다면, 이는 경쟁자가 모방하거나 구매할 수 없는 자산이 됨
    • 사례: Duolingo
      • 단순히 AI 기능을 추가하는 대신, 수년간 축적한 학생 학습 데이터(문항별 난이도, 교정 효과, 지역·인구별 학습 경향)를 활용해 모델을 정밀 튜닝
      • 이 데이터셋은 새로운 경쟁자가 아무리 자본을 투입해도 따라잡을 수 없는 자산임
    • 데이터 모트는 시간이 지날수록 더 강해지는 플라이휠 효과를 창출함
      • 신규 사용자 → 더 많은 데이터 → 더 똑똑하고 저렴하며 개인화된 모델 → 더 나은 사용자 경험 → 더 많은 사용자

  • (b) 유통 모트: Distribution Moat

    • 유통은 전통적으로 중요한 사업 요소였으나, AI에서는 전부라고 할 수 있음
    • 사례: Notion
      • 이미 수천만 명의 사용자가 워크플로우에 깊이 내재화되어 있어, AI 기능을 추가했을 때 별도의 마케팅 비용 없이 즉각적 채택 발생
    • 사례: Canva
      • AI 이미지 생성을 별도 기능으로 포장하지 않고, 디자인 프로세스에 자연스럽게 통합해 사용자 경험을 강화함
    • 유통 모트가 없으면, 스타트업은 ChatGPT·Gemini 같은 범용 모델과 파편적 경쟁을 할 수밖에 없음

  • (c) 신뢰 모트: Trust Moat

    • AI에서 가장 과소평가되지만 중요한 모트는 신뢰임
    • 사용자들은 강력한 AI뿐 아니라 예측 가능하고, 안전하며, 신뢰할 수 있는 AI를 원함
    • 사례: Anthropic
      • 단순히 모델 규모로 경쟁하지 않고, 안전성과 정렬(alignment)에 집착하는 회사라는 포지셔닝으로 기업 고객 확보
    • 사례: OpenAI 엔터프라이즈 계약
      • 많은 기업이 자체 모델을 만들거나 더 저렴한 대안을 살 수 있음에도, 거버넌스·컴플라이언스·신뢰성을 이유로 수백만 달러를 지불하며 OpenAI를 선택함
    • 신뢰는 구축에 시간이 오래 걸리지만, 일단 형성되면 기능보다 훨씬 강력한 모트가 됨
      • 단 하나의 환각(hallucination)이나 보안 사고가 신뢰를 무너뜨릴 수 있지만, 지속적 안정성은 강력한 락인 효과를 만듦

  • 결론

    • 창업자가 명시적으로 방향(Direction) 을 선택하지 않으면, 시장이 대신 선택함
    • 그러나 시장이 선택하는 방향은 거의 항상 범용화(commoditization) 이며, 이는 스타트업의 사망 원인이 됨

2. 차별화(Differentiation): 범용화(Commoditization) 속에서 살아남기

  • 냉혹한 현실은, 제품이 단순히 “AI로 X를 하는 것” 이라면 결국 OpenAI 같은 파운데이션 모델 기업에 먹히게 된다는 점임
  • 이들 기업은 문서·스프레드시트·이메일·이미지·오디오 전반에 걸쳐 압도적 속도로 기능을 수평 확장하고 있음
  • 따라서 차별화는 단순히 “AI를 추가했다”가 아니라, 불가피한 범용화에 맞서는 방어책을 구축하는 것임
  • 본질적인 질문은: OpenAI나 Anthropic이 같은 기능을 무료나 번들로 제공해도, 고객이 왜 우리를 선택해야 하는가? 임

  • 스스로에게 던져야 할 질문들

    • 파운데이션 모델의 특정 실패 모드를 우리 제품이 다른 누구보다 더 잘 해결하는가?
    • 범용 모델이 너무 느리거나, 비싸거나, 일반적이라서 과잉일 때, 우리는 그보다 더 빠르고 싸고 전문적인 대안을 제공하는가?
    • 우리의 워크플로우·UX·통합은 고객이 다른 곳에서 복제 기능을 제공받더라도 계속 우리 제품을 쓰도록 만드는가?

  • 사례 연구

    • Perplexity AI
      • 어떤 LLM도 질문에 답할 수 있지만, Perplexity는 출처·인용·검색 기반 워크플로우를 제공하며 차별화
      • 이는 단순한 기능이 아니라 “신뢰 가능한 AI 검색” 이라는 포지셔닝 웨지(wedge)였음
    • Runway AI
      • 범용 비디오 생성을 좇지 않고, 창작자·편집자·영화 제작자라는 특정 고객층에 깊이 집중
      • 차별점은 “비디오를 생성한다”가 아니라, “프로페셔널급 제작 툴” 이라는 정체성이었음
  • 차별화란 단순히 기능을 더 추가하는 것이 아님
  • 특정 사용 사례를 시장 기본값(default) 으로 점유해, 다른 기업이 기술적으로 복제하더라도 고객이 우리를 떠나지 않게 만드는 것임

3. 설계: 채택(Adoption)과 비용 효율성(Cost Efficiency)의 균형 잡기

  • 대부분의 AI 스타트업이 무너지는 무덤(gaveyard) 은 바로 설계 단계임
  • 많은 기업이 일주일간 트위터에서 반짝 주목받는 “와우 데모”를 만들지만, 지속적인 채택은 이루어지지 않고 추론 비용 폭증으로 경제성이 붕괴함
  • AI에서 좋은 설계란 사용자 채택(User Adoption) 과 지속 가능한 비용 구조(Cost Structure) 를 균형 있게 맞추는 것임

  • 채택 원칙: Adoption Principles

    • 마찰 제거: 사용자에게 프롬프트 엔지니어링을 요구하지 말고, 자연스러운 행동을 AI 출력으로 번역해야 함
      • 예: Grammarly는 “Rewrite this in a formal tone”을 입력하게 하지 않고, 단일 버튼으로 제공
    • 사용자가 이미 일하는 곳에서 만나기: Notion, Canva, Figma처럼 기존 워크플로우에 AI를 삽입해야 채택률이 10배 높아짐
    • 최소 실행 지능(Minimum Viable Intelligence): 처음부터 AGI 수준을 목표로 하기보다, 단일 문제를 완전히 해결하는 데 집중해야 함
      • 예: Perplexity는 “AI + 신뢰 가능한 답변”에 집중해 성장, 모든 문제를 해결하려 하지 않았음

  • 비용 효율성 원칙: Cost Efficiency Principles

    • 모델 라우팅: 모든 쿼리를 GPT-5로 보내지 말고, 80%의 작업은 저렴한 모델, 나머지만 고성능 모델 사용
    • 캐싱: 동일 질문에 대해 1,000명이 물어본다고 1,000번 비용 지불하지 말고, 캐싱을 통해 비용 절약
    • 프롬프트 최적화: 모든 토큰이 비용을 발생시키므로, 간결하고 효율적인 프롬프트 설계 필요
    • 배칭(Batching): 가능한 경우 여러 요청을 하나의 추론 호출로 묶어 처리

  • 왜 중요한가

    • 승리하는 창업자는 사용자 수가 늘수록 사용자당 비용이 낮아지는 구조를 설계한 이들임
    • 나머지는 결국 현금만 태우다 규모 확장에서 붕괴하는 데모 수준 기업으로 끝남

4. 배포: 비용 폭발 없이 확장하기

  • 확장은 AI 스타트업의 최종 보스임
  • 이 단계에서 유니콘으로 도약하거나, 혹은 비용 부담으로 붕괴하게 됨
  • AI의 역설은, 어떤 기술보다 빠르게 성장할 수 있지만 동시에 비용이 수익을 앞질러 악화될 위험도 가장 크다는 것임
  • 따라서 Deployment는 확장하면서도 손익계산서(P&L)를 보호하는 시스템 구축이 핵심임

  • 가격 전략: Pricing Strategy

    • 초기부터 사용량 기반 또는 하이브리드 가격 모델로 전환
    • 고객이 지불하는 비용을 인지된 가치와 직접 연결
    • 무제한 AI 기능을 약속하지 말 것, 이는 곧바로 마진 붕괴로 이어짐

  • 인프라 전략: Infrastructure Strategy

    • 멀티 모델 접근을 사용해 단일 공급자에 종속되지 말 것
      • OpenAI, Anthropic, Mistral, 오픈소스 모델 간에 지능적으로 라우팅
      • 공급자 간 경쟁을 활용해 유리한 조건 확보
    • 규모가 커지면 도메인 특화 모델을 훈련시켜 범용 API보다 더 빠르고 저렴한 성능 확보
    • 평가 시스템(eval system) 을 구축해 품질·정확도·지연·환각 문제를 대규모로 모니터링

  • 팀 전략: Team Strategy

    • 단순히 ML 엔지니어만 채용하지 말고, UX·속도·GPU 비용 간 트레이드오프를 이해하는 프로덕트 엔지니어를 확보해야 함
    • 가장 가치 있는 인재는, 무대에서는 화려해 보이지만 실제로는 마진을 파괴하는 비용 폭탄 데모에 “NO”라고 말할 줄 아는 사람일 수 있음

창업자를 위한 4D 렌즈: The Founder’s 4D Lens

  • AI 창업자가 내리는 모든 결정은 반드시 이 4D 렌즈를 통과해야 함
    • 1. Direction: 우리는 방어 가능한 모트를 구축하고 있는가, 아니면 또 하나의 래퍼를 만들고 있는가?
    • 2. Differentiation: OpenAI가 내일 동일한 기능을 출시해도 여전히 의미가 있는가?
    • 3. Design: 신규 사용자가 늘어날수록 경제성이 개선되는가, 아니면 악화되는가?
    • 4. Deployment: 마진 붕괴 없이 10배 확장할 수 있는가?
  • 이 네 가지 질문 중 하나라도 “예”라고 답할 수 없다면, 지금 하고 있는 것은 회사(company) 가 아니라 단순한 기능(feature) 임
  • 기능은 결국 죽지만, 전략이 있는 회사는 오래 살아남음

2P: AI 제품의 가격과 포지셔닝 : Pricing and Positioning AI Products

  • 많은 창업자들이 가격 책정을 사후적 고려 사항으로 취급하며 “PMF를 찾고 나서 결정하자”라고 말함
  • SaaS에서는 가능할 수 있지만, AI에서는 치명적임
  • AI에서 가격은 단순한 수익 모델이 아니라 비용을 통제하고, 사용자 행동을 설계하며, 모트를 구축하는 핵심 전략임

  • 가격을 전략적 레버로 봐야 하는 이유

    • SaaS에서는 초기에 저가 책정을 하고, AWS 비용을 감수해도 규모 확장에서 보완 가능했음
    • 하지만 AI에서는 한계 비용이 끝까지 존재함
      • 쿼리마다 토큰, GPU, 지연, 추론 비용이 발생
      • 따라서 가격은 곧 경제적 생존 전략임

  • 가격이 통제하는 네 가지 요소

    • 고객층 선택: 가벼운 사용자 vs 고부가가치 엔터프라이즈
    • 사용 행태: 쿼리 절약 vs 과도한 남용
    • 손익분기 시점: 출시 1개월 차 vs 3년 후
    • 시장 신호: 프리미엄 vs 범용 유틸리티, 전문가용 vs 소비자용

AI 가격 책정의 4가지 원형(Archetypes)

  • 1. 사용량 기반 과금 (토큰, 쿼리, 컴퓨트) : Usage-Based Pricing (Tokens, Queries, Compute)

    • 작동 방식: 고객이 사용한 토큰, 쿼리, GPU 분 단위만큼 직접 과금
    • 적합 대상: API, 인프라 제품, 엔터프라이즈 도구처럼 소비량이 예측 가능하고 비즈니스 가치와 직접 연결되는 경우
    • 사례:
      • OpenAI API — 1,000토큰 단위로 과금, 모델별 요율 투명 공개
      • ElevenLabs — 생성된 오디오 분 단위로 과금
    • 장점: 비용과 수익이 투명하게 일치, 무거운 사용자를 보조(subsidize)하지 않아도 되어 신뢰 구축 용이
    • 단점: 사용자가 과금 불안(meter anxiety) 을 느껴 실험이나 확장 채택을 주저할 수 있으며, 소비자 시장에서는 접근성이 낮아 보일 수 있음

  • 2. 성과 기반 과금 (결과에 지불) : Outcome-Based Pricing (Pay for Results, Not Usage)

    • 작동 방식: 토큰이나 분 단위가 아니라 실제 성과(예: 리드 생성, 사기 탐지, 전환 등)에 대해 과금
    • 적합 대상: 결과가 KPI로 금액화 가능한 엔터프라이즈 제품 (세일즈, 마케팅, 사기 탐지, 컴플라이언스)
    • 사례:
      • AI 세일즈 플랫폼 — 유효 미팅 당 과금
      • 사기 탐지 시스템 — 차단된 사기 건수 당 과금
    • 장점: 고객이 가치가 있을 때만 지불 → “당신이 성공해야 우리도 성공한다”라는 프리미엄 포지셔닝 가능
    • 단점: 결과가 모호한 소비자·크리에이티브 앱에는 적용 어려움, AI 기업이 리스크를 떠안아야 하며 운영 복잡성 증가

  • 3. 좌석 기반 과금 (사용자당/월) : Seat-Based Pricing (Per User, Per Month)

    • 작동 방식: 전통적인 SaaS 모델로, 사용자당 월/연 단위 고정 요금 부과
    • 적합 대상: 팀 협업·생산성 워크플로우에 깊이 통합된 AI 제품
    • 사례:
      • Jasper AI (초기) — 좌석 기반 SaaS 모델 채택
      • Notion AI — 기존 SaaS 플랜에 AI 기능 포함
    • 장점: 기업 구매자에게 친숙하고 예측 가능, 투자자에게도 “엔터프라이즈 SaaS + AI” 라는 안정적 신호 제공
    • 단점: 사용량 편차가 클 경우, 특정 사용자가 과도하게 쓰면 회사가 비용을 떠안아 수익-비용 불일치 발생

  • 4. 하이브리드 과금 (사용량 + 구독 혼합) : Hybrid Pricing (Mix of Usage + Subscription)

    • 작동 방식: 기본 구독료 + 추가 사용량에 따른 과금/제한을 혼합
    • 적합 대상: 소비자·프로슈머 시장이나 사용량 편차가 큰 제품에 적합, 다양한 세그먼트 대응 가능
    • 사례:
      • MidJourney — 월 $10~$60 구독, GPU 분 단위 상한선 설정
      • ChatGPT Plus — $20/월 정액 요금, 엔터프라이즈 계약은 사용량 기반 과금
    • 장점: 구독 심리를 만족시키면서도 남용 방지 장치 제공, 개별 사용자부터 대기업까지 확장 가능
    • 단점: 복잡성 증가 → 요금제 혼란, 한도 설정 실패 시 수익 손실 또는 고객 불만 발생 위험

사례 연구: 성공, 실패, 그리고 붕괴

  • 1. OpenAI API → 사용량 기반 모델의 성공

    • 명확한 토큰 단위 가격을 연산량과 직접 연동
    • 투명하고 확장 가능하며, 엔터프라이즈 친화적 구조
    • 포지셔닝: “우리는 AI의 레일이다”
    • 결과: 비용과 수익이 함께 확장되는 예측 가능한 매출 모델 확보
      • 소비자 시장 채택은 없었지만 인프라 지배적 위치를 달성

  • 2. MidJourney → 가드레일이 있는 하이브리드 과금

    • 월 $10~$60 구독 계층, GPU 분 단위 상한선 설정
    • GPU 비용이 폭증하자 즉시 무료 체험 중단
    • 포지셔닝: “누구나 접근 가능한 창작, 하지만 사용은 유료”
    • 결과: 폭발적인 소비자 채택과 동시에 비용 통제에 성공

  • 3. Jasper → 가드레일 없는 좌석 기반 과금

    • 좌석당 월 $59~$499로 SaaS처럼 보이는 가격 구조 채택
    • 문제: 추론 사용량이 폭증했지만 가격 모델이 비용과 불일치
    • 더 큰 문제: ChatGPT 등장으로 차별성이 소멸
    • 포지셔닝 실패: *“AI가 내장된 SaaS”*라는 스토리를 제시했으나, 모트 부재로 중간 레이어에 불과했음
    • 결과: 연 $125M ARR에서 성장 정체와 밸류에이션 붕괴로 전락

창업자 플레이북: 가격 책정을 선택하고 포지셔닝하는 방법

스스로에게 물어야 할 핵심 질문들:

  • 1. 우리의 모트는 무엇인가? (데이터, 유통, 신뢰)
    • 가격 책정은 반드시 이 모트를 강화해야 함
    • 데이터 중심 → 사용량 기반 과금이 적합 (인프라 포지셔닝과 정렬)
    • 신뢰 중심 → 성과 기반 과금이 적합 (“고객이 성공해야 우리가 성공한다”)
    • 유통 중심 → 하이브리드 과금이 적합 (소비자 채택 확보 후 프로 사용자 과금)
  • 2. 어떤 행동을 장려하고 싶은가?
    • 가벼운 채택 → 정액제(flat pricing)
    • 효율적 사용 → 사용량 기반 과금
    • 높은 ROI 사용자 → 성과 기반 과금
  • 3. 시장에서 어떤 스토리를 전달하고 있는가?
    • 인프라 → 사용량 기반
    • 파트너 → 성과 기반
    • SaaS → 좌석 기반
    • 민주화(Democratizer) → 하이브리드 모델

AI 창업자들이 저지르는 포지셔닝 실수: Positioning Mistakes AI Founders Make

  • 많은 창업자들이 모델·기능·인프라에 집착하지만, 실제 전장은 포지셔닝임
  • 포지셔닝은 시장이 제품을 어떻게 인지하는가에 관한 것으로, 고객의 머릿속에 남는 이야기임
  • 기술이 하루아침에 범용화되는 AI 시장에서는, 이야기가 유일하게 지속 가능한 우위일 수 있음
  • 그러나 대부분의 창업자들은 이를 잘못 이해하거나 무시함

  • 1. SaaS 흉내내기

    • 많은 AI 스타트업이 게으르게 SaaS 포지셔닝을 모방함:
      • “좌석당 요금제”
      • “엔터프라이즈 SaaS 워크플로우 툴”
      • “AI가 들어간 Salesforce”
    • 문제: 당신은 SaaS를 만드는 게 아님
      • SaaS = 한계 비용이 0, 규모가 커질수록 유리
      • AI = 모든 추론이 실제 비용을 발생
    • 대안: 스스로를 AI 네이티브로 포지셔닝하고, SaaS가 아닌 AI 고유의 경제학을 이해하고 있음을 가격·메시지에 반영

  • 2. 비용 숨기기

    • 서프라이즈 요금만큼 신뢰를 파괴하는 것은 없음
    • 많은 창업자들이 고정 구독제·무제한 사용으로 비용을 감추려 하지만, 결과는:
      • 사용자 남용 → GPU 비용 폭발
      • 가격 변경 시 불신 확산
    • 포지셔닝 문제: “마법 같은 무제한 AI”로 포장했지만, 실제 비즈니스 현실은 이를 감당할 수 없음
    • 대안: 투명성이 곧 신뢰
      • OpenAI: 토큰당 가격을 명확히 공개 → 예측 가능한 인프라 포지셔닝
      • MidJourney: GPU 분 상한 설정 → 장난감이 아닌 프리미엄 툴로 인식

  • 3. 혼란스러운 신호

    • 미묘하지만 치명적인 문제는 스토리와 가격 모델의 불일치
      • 사용량 기반이면서 소비자용으로 마케팅 → 사용자는 “재미있는 앱”을 기대했는데, “AWS 요금서”를 받음
      • 정액 구독이면서 추론 비용 폭발 → 투자자들은 마진 붕괴를 보며 실망
    • 대안: 가격과 내러티브를 일치시킬 것
      • 사용량 기반 → 인프라/레일 포지셔닝
      • 구독 기반 → 소비자·프로슈머 제품 (경계 명확)
      • 성과 기반 → ROI 파트너

  • 4. 스토리 부재

    • 가장 조용하지만 치명적인 실수는 스토리가 없는 것
    • 가격·기능만으로는 부족하며, 투자자·언론·사용자가 한 줄로 반복할 수 있는 이야기가 필요함
    • 예시:
      • “우리는 법률 AI의 AWS다” → 즉각 신뢰성 부여
      • “우리는 AI 비디오의 Canva다” → 명확하고 바이럴한 소비자 스토리
      • “우리는 도구가 아닌 성장 파트너다 — 성과 단위로 요금을 받는다” → 결과 중심 신뢰
    • 대안: 피치덱을 만들기 전 스토리를 먼저 작성해야 함
      • 우리가 속할 “정신적 카테고리(인프라, 툴, 파트너, 민주화자)”를 정하고
      • 가격·패키징·GTM 전략이 거기서 흐르도록 설계해야 함

AI 스타트업을 죽이는 실수들

  • 냉혹한 진실은 대부분의 AI 스타트업이 경쟁 때문에 죽는 것이 아니라, 스스로의 전략적 맹점 때문에 무너진다는 것임
  • 기술이 작동하지 않아서가 아니라, 전략이 부재하거나 잘못되었기 때문에 수백만 달러를 날리고 시장 전체를 잃거나 비용에 짓눌려 붕괴함

  • 1. 기능 추격 vs 해자 구축

    • 창업자들은 흔히 화려한 기능을 보여주고 싶어함: “우리 AI는 블로그를 쓴다, 이미지를 만든다, PDF를 요약한다”
    • 문제는 기능은 복제 가능하지만, 모트는 복제 불가능하다는 것임
    • 살아남는 창업자들은 “AI가 오늘 할 수 있는 것은 무엇인가?”가 아니라, “AI가 제공하는 방어 가능한 누적형 자산은 무엇인가?”를 묻는 이들임

  • 2. API 맹신과 마진 붕괴

    • 많은 초기 AI 스타트업은 OpenAI, Anthropic 같은 모델에 단순히 래핑만 함
    • 프로토타입 단계에서는 유용하지만, 확장 시 치명적임
    • 실제 사례: 한 창업자가 만든 AI 비서 앱은 3개월 만에 5만 사용자 확보
      • 그러나 OpenAI API 청구서가 한 달 $120,000에 달했고, 매출은 $10K 미만
      • 마진은 하루아침에 붕괴했고, 투자자는 이탈, 6개월 만에 스타트업이 소멸

  • 3. 잘못된 가격 책정

    • SaaS 창업자들이 흔히 빠지는 함정은, AI 기능을 기존 플랜에 무료 추가 기능으로 제공하는 것임
    • 100명의 사용자일 때는 문제가 없지만, 1만 명으로 확장되면 사용량은 기하급수적으로 증가하지만 수익은 동일
    • 사례: 한 B2B 창업자가 $99/월 라이선스에 AI 리포팅 기능을 포함했으나,
      • 사용량의 20%가 AI 쿼리로 전환되면서 고객당 수천 달러 비용 발생
      • 급히 가격 구조를 바꿔야 했고, 이는 심각한 해지율 위기를 초래

  • 4. 평가 시스템과 신뢰 무시

    • SaaS에서는 빠른 출시 후 수정이 가능하지만, AI에서는 단 한 번의 환각(hallucination)이 신뢰를 영원히 깨뜨림
    • 실제 사례: 핀테크 창업자의 AI 온보딩 툴이 가짜 규제 권고안을 생성해 고객에게 전달 → 신뢰 상실, 계약 취소
    • 또 다른 소비자용 AI 앱은 평가 시스템 없이 출시되었다가, 편향이 드러난 트윗으로 인해 채택이 하루아침에 붕괴
    • 평가 시스템(Evals) 은 선택이 아니라 QA·안전망·신뢰 모트로 필수임

  • 5. “규모가 경제성을 해결한다”는 착각

    • 가장 치명적인 착각은, “지금은 마진이 얇지만, 규모가 커지면 비용이 맞춰질 것이다”라는 믿음임
    • SaaS에서는 규모가 커질수록 마진이 개선되지만, AI는 오히려 규모가 클수록 비용이 더 악화됨
    • 사례: $20M을 투자받은 창업자가 무료 사용으로 성장을 부추겼으나,
      • 10만 사용자에서 월 $1M 이상 컴퓨트 비용 발생
      • 20만 사용자 시점에 회사는 파산
  • 공통점은, 이들 모두가 “나중에 해결하자”고 생각했다는 것임
  • 하지만 AI 시장은 그런 사치로운 여유를 허락하지 않음

실수를 피하기 위한 간단한 프레임워크

  • 경고만으로는 충분하지 않음 → 각 위험을 줄일 수 있는 플레이북이 필요함

  • 1. 기능 추격 → 해자 구축

    • 질문: 새로운 사용자가 늘어날수록 무엇이 누적(compound)되는가?
    • 구축: 독점 데이터 루프, 강력한 워크플로우 락인, 브랜드 신뢰
    • 프레임워크: 모든 기능 아이디어를 데이터·유통·신뢰 모트와 연결해보고, 해당하지 않으면 우선순위에서 제외

  • 2. API 맹신 → API 전략

    • 초기에는 API로 빠르게 시작하되, 장기적으로는 하이브리드 인프라로 전환
    • 멀티 모델 라우팅 활용: 80%는 저렴한 모델, 엣지 케이스만 LLM 사용
    • 사용 과정에서 발생하는 데이터 잔여물(data exhaust) 을 활용해 소규모·저비용 모델 미세 조정
    • 트리거 설정: “API 비용이 매출의 20% 초과 시, 자체 인프라 투자 개시”

  • 3. 무료 부가 기능 → 정렬된 가격 책정

    • 가격 책정은 항상 사용량 또는 전달된 가치와 연결
    • SaaS 번들에 포함할 경우, 반드시 사용량 상한을 설정
    • “사용자당 AI 비용”을 매주 추적 → 플랜 가격의 30%를 초과하면 위험 신호
    • 초기부터 스토리 전달: “AI는 실제 비용이 드는 프리미엄 기능이다” → 정직함이 신뢰로 이어짐

  • 4. 평가 무시 → 신뢰 모트

    • 확장 전에 평가 파이프라인을 구축해 정확도·편향·지연을 측정
    • 임계값 설정: “정확도 90% 미만이면 출시하지 않는다”
    • 신뢰를 커뮤니케이션: 신뢰성 지표를 공개하고, Anthropic처럼 안전성 포지셔닝을 활용
    • 팀 교육: AI QA는 선택이 아닌 필수

  • 5. “규모가 해결책” 착각 → 확장 규율

    • 출시 전에 10배, 100배 규모에서의 모델 비용을 반드시 산출
    • 스트레스 테스트: 사용자 10배 증가 시 P&L이 무너진다면 PMF를 달성하지 못한 것
    • 마진 개선에 기여하는 요소(캐싱, 인프라, 라우팅)만 확장
    • 확장은 실수를 증폭시키므로, 먼저 단위 경제학을 고쳐야 함

창업자 플레이북: AI 전략을 실행 가능하게 만드는 방법

  • 많은 AI 전략 논의는 인상적이지만, 실제로 적용 가능한 실행 지침은 부족함
  • 창업자들이 패널·팟캐스트에서 고개를 끄덕이다가도, 결국 로드맵 앞에서 무엇을 달리해야 할지 막막해지는 경우가 많음
  • 이 플레이북은 이론이 아니라, 지금 바로 활용 가능한 다섯 가지 실행 움직임을 제공함
  • 이는 단순한 데모와 실질적 비즈니스를 구분하는 규율(discipline) 임

  • 1. AI 단위 경제학 스트레스 테스트 방법

    • 흔한 실수: 현재 규모(예: 1,000명 사용자)에만 맞춘 재무 모델 → 장기 확장에서 붕괴
    • AI는 SaaS와 달리, 사용자 수 증가 시 비용도 증가 → 규모가 커질수록 경제성이 악화될 수 있음
    • 해결책: 출시 전 스트레스 테스트 모델을 구축
      • 사용자당 월평균 쿼리 수 추정
      • 쿼리당 비용(토큰, GPU, 지연)과 곱해 총 비용 산출
      • 이를 사용자당 매출과 비교
    • 10배, 100배 확장 시뮬레이션 수행 → 대다수 스타트업이 이 단계에서 무너짐
    • 기준 설정: 비용이 매출의 20%를 넘으면 위험, 40~50%면 파국 → 캐싱·배칭·모델 라우팅 설계를 사전 적용

  • 2. 비용·채택을 반영한 AI PRD 작성법

    • 전통 PRD는 기능 위시리스트에 불과 → AI에서는 비용 구조와 채택 지속성을 반영해야 함
    • 모든 AI PRD에 추가해야 할 두 가지 섹션:
      • 1. 비용 분석: 사용자당 월별 기능 운영 비용 산정, 저가 모델·캐싱 활용으로 절감 가능 여부 확인
      • 2. 채택 분석: 기능이 단발성 호기심인지, 일상적 워크플로우에 내재화되는지 평가
    • 답을 못하면 기능을 승인하지 말 것 → AI는 SaaS가 아니며, 모든 결정은 경제성과 전략적 트레이드오프를 수반

  • 3. 범용화에 맞선 차별화 점검법

    • 창업자의 악몽: 제품 출시 후, 두 달 만에 OpenAI/Anthropic이 동일 기능을 ChatGPT에 무료 제공
    • 해결책: 차별화 압박 테스트(OpenAI Test) → “OpenAI가 내일 똑같은 기능을 출시해도 우리는 존재할 수 있는가?”
    • 매 분기 차별화 감사(audit) 실시
      • 파운데이션 모델이 못하는 것, 우리가 이기는 지점 식별
      • 범용 LLM이 실패하는 영역(산업 데이터, 컴플라이언스, 도메인 전문성) 확인
      • 통합·UX·신뢰 시그널 등 sticky 요소 점검
    • 방어 가능 지점이 없다면, 즉시 데이터·워크플로우 락인·신뢰 브랜드 구축으로 피벗

  • 4. 투자자에게 AI 전략 제시하기

    • 현실: 투자자들은 이제 단순한 “AI-powered X for Y”에 더 이상 감동하지 않음
    • 투자자가 묻는 4가지 질문:
      • 1. 우리의 해자(Moat)는 무엇인가? (데이터, 유통, 신뢰 중 하나가 확장과 함께 누적되는가?)
      • 2. 10배 확장에서 단위 경제학은 어떻게 되는가?
      • 3. 범용화에 어떻게 생존하는가? GPT가 내일 같은 기능을 내놓아도 견딜 수 있는가?
      • 4. 우리의 포지셔닝 스토리는 무엇인가? (예: 법률 AI의 AWS, 영상 AI의 Canva, 성과 기반 파트너 등)
    • 가격 모델도 스토리에 포함해 제시:
      • “사용량 기반 가격은 비용과 가치가 일치해, 규모가 커질수록 마진이 개선된다” → 이는 단순한 가격이 아닌 포지셔닝

  • 5. AI 제품 리더십 채용법

    • AI 제품 리더십은 SaaS PM과 근본적으로 다름
    • 세 가지 세계를 동시에 연결할 수 있어야 함:
      • 제품 전략: 모트·채택 루프·포지셔닝 사고
      • 경제학: 토큰 비용·GPU 트레이드오프·캐싱 전략 모델링
      • AI 사고방식: 모델 동작·실패 지점·평가 시스템 설계 이해
    • 최고의 인재는 종종 하이브리드형 (제품을 출시한 엔지니어, 인프라 프로젝트를 관리한 PM)
    • 이들은 CEO와 가격 전략을 논의하면서도, 엔지니어와 평가 파이프라인을 디버깅할 수 있어야 함
    • 잘못된 채용:
      • AI를 “그냥 기능”으로 여기는 PM → 비용 누수
      • 모델 성능에만 집착하고 채택·비용은 무시하는 엔지니어 → 아무도 쓰지 않는 데모 생산
    • 올바른 채용: AI를 기술·비즈니스·사용자 심리를 엮은 시스템으로 보는 인재

  • 요약: 실행으로 전환하는 규율(Discipline)

    • 단위 경제학 스트레스 테스트로 규모 확장 시 붕괴 방지
    • PRD에 비용·채택 분석을 포함해 초기부터 경제성 반영
    • 분기별 차별화 감사로 범용화에 대비
    • 투자자에게 기능이 아닌 전략을 제시
    • 제품·인프라·경제학을 모두 아우르는 리더십 채용
  • 승리하는 창업자는 화려한 기능을 가진 자가 아니라, 회사를 시스템처럼 운영하는 규율(Discipline)을 가진 자들임

왜 지금이 창업자에게 결정적 순간인가

  • 모든 기술 세대마다 승자와 패자가 갈렸음 — 인터넷, SaaS, 모바일이 그랬음
  • 그러나 AI는 단순한 다음 파도(next wave)가 아님 → 가장 빠르고, 가장 냉혹하며, 가장 용서 없는 변화의 물결임
  • 시장은 이미 붐비고 있음
    • 매주 수백 개의 “AI 기반” 앱이 출시
    • 투자자는 수많은 피치덱에 압도
    • 고객은 선택지 과잉으로 혼란
    • 기능은 몇 주 만에 범용화
    • API는 매달 더 저렴·빠르고 더 쉽게 접근 가능해짐
  • 역설적이게도, 시장은 붐비지만 진정한 전략은 드묾
  • 대부분의 창업자는
    • 데모 제작에 몰두
    • API 래핑에 의존
    • 경제학을 무시
    • 기능을 잘못 가격 책정
    • “규모가 문제를 해결한다”는 희망에 의존
  • 그러나 AI는 잘못된 전략이 다른 어떤 파도보다 더 빠르게 돈을 소모시킴
    • SaaS에서는 단위 경제학이 잘못돼도 수년간 버틸 수 있었음
    • AI에서는 단 한 달의 폭주하는 추론 비용으로도 침몰 가능
    • SaaS에서는 기능으로 생존 가능
    • AI에서는 범용화로 “유일한 기능”이 하룻밤 사이 무의미해짐
  • 지금 AI 제품 전략을 숙달하는 창업자가 향후 10년을 장악할 것임
  • 그들은:
    • 기능 추격 대신 해자(Moat) 를 구축
    • 비용 숨기기 대신 가격을 포지셔닝으로 전환
    • 희망 섞인 모델 대신 스트레스 테스트된 경제학 활용
    • 사용자 신뢰를 도박하지 않고 평가 시스템(evals) 으로 신뢰 확보
    • AI를 시스템으로 다루지, 단순한 장난감으로 다루지 않음
  • 승자와 패자의 격차는 그 어느 때보다 빨리 벌어질 것임
    • 한 번 격차가 열리면 다시 좁혀지지 않음

  • 결론

    • 지금이 바로 전략을 마스터해야 할 순간임
    • 이 순간 전략을 익힌 창업자는 시장에 오래 기억될 것이며, 그렇지 않은 이들은 잊힐 것임
    • 질문은 단 하나: 어느 쪽이 될 것인가?
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